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公开(公告)号：CN107575208A
公开(公告)日：2018-01-12
申请号：CN201711019678.4
申请日：2017-10-27
摘要： 本发明属于油田生产管理领域，具体涉及一种基于地面示功图计算稠油油井产量的方法。该方法具体包括以下步骤：确定载荷基准值L；根据载荷基准值L，从n个示功图点对中，构建满足条件的示功图点对编号集合P；从集合P中选取阀开启点k1；逆向读取示功图点对，求取i与k1点间的平滑度集合Pθ；分析平滑度集合Pθ，选取阀闭合点k2；利用上述方法确定的k1和k2点，计算有效冲程Spe；根据抽油泵排量公式，计算稠油油井产量Qp。本发明提供的基于地面示功图计算稠油油井产量的方法，简化了油井产量计算程序，避免了中间转换的误差，确保稠油油井产液量计量的可靠性、准确性、连续性、实时性，达到简化地面计量流程，降低油田开发投资和运行成本。
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公开(公告)号：CN107575208B
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN201711019678.4
申请日：2017-10-27
摘要： 本发明属于油田生产管理领域，具体涉及一种基于地面示功图计算稠油油井产量的方法。该方法具体包括以下步骤：确定载荷基准值L；根据载荷基准值L，从n个示功图点对中，构建满足条件的示功图点对编号集合P；从集合P中选取阀开启点k1；逆向读取示功图点对，求取i与k1点间的平滑度集合Pθ；分析平滑度集合Pθ，选取阀闭合点k2；利用上述方法确定的k1和k2点，计算有效冲程Spe；根据抽油泵排量公式，计算稠油油井产量Qp。本发明提供的基于地面示功图计算稠油油井产量的方法，简化了油井产量计算程序，避免了中间转换的误差，确保稠油油井产液量计量的可靠性、准确性、连续性、实时性，达到简化地面计量流程，降低油田开发投资和运行成本。
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公开(公告)号：CN118842830A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202310446247.5
申请日：2023-04-24
申请人： 中国石油化工股份有限公司 , 中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司
摘要： 本发明属于微服务数据维护技术领域，尤其涉及一种多云环境下的微服务管控方法。微服务管控方法针对中心云对区域云不同微服务的管理和个性化应用要求，开创性得提出了一种微服务统一管控方法，为实现对分布式环境下的微服务统一管控能力提供了帮助。多云环境下的微服务管控方法具体包括有如下步骤：步骤S1：打包生成独立带版本的微服务包；步骤S2：配置微服务运行所需的各类参数；步骤S3：完成多云环境下微服务的部署过程；步骤S4：各云环境下的微服务注册中心向中心云推送微服务注册数据；步骤S5：基于微服务管理模块，中心云按照所属业务进行分类；并对获取到的微服务进行统一管理；步骤S6：将控制信息下发回对应的云环境。
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公开(公告)号：CN117197250A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202210516653.X
申请日：2022-05-13
申请人： 中国石油化工股份有限公司 , 中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司
IPC分类号： G06T7/80 , G06T7/62 , G06V10/762
摘要： 本发明涉及原油生产技术领域，特别涉及一种基于一元距离聚类的抽油机井标准功图标定方法，包括采集油井的实时功图数据，对实时功图数据进行异常数据清洗，所述异常数据包括零值、空值及负值，通过聚类分析，确定最稳定、出现频次最高的功图，标定为标准功图。本发明能够提高标准功图准确性，降低标准功图设置时间，提高工作效率。
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公开(公告)号：CN117667555A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202211004114.4
申请日：2022-08-22
摘要： 本发明属于油井开采动态监测技术领域，尤其涉及一种基于趋势规则挖掘的抽油机井故障判定方法。通过对抽油机井的趋势规则进行挖掘，从而为抽油机井的故障诊断提供了新的思路。旨在从大量的、复杂的抽油机井数据入手，将高相关抽油机井实时数据的数据关联以一种简单、直接的趋势规则方式表达；并借由集成动态滑动窗口与数据差分技术，提取抽油机井故障趋势规则，最终得以提高抽油机井故障判定准确率。该基于趋势规则挖掘的抽油机井故障判定方法：步骤A：获取抽油机井异常样本特征集；步骤B：采用动态滑动窗口以及差分策略离散化抽油机井异常样本特征集；步骤C：构建基于趋势规则挖掘的抽油机井故障判定模型。
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公开(公告)号：CN115374687A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202110540881.6
申请日：2021-05-18
IPC分类号： G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , E21B47/00 , G06F111/08 , G06F113/08
摘要： 本发明提供一种数形结合的油井工况智能诊断方法，包括：步骤1，建立大规模示功图+多维时序数据的油井工况样本库；步骤2，针对油井工况诊断问题特点，提出并建立CNN+DBN的油井工况诊断神经网络，完成对工况样本库的学习，并通过反复优化进一步提高算法性能；步骤3，建立油井工况智能监测系统，实现智能监测神经网络与油井生产数据库的实时连接‑分析‑推送，设计油井工况智能监测客户前端网页系统。该数形结合的油井工况智能诊断方法通过问题剖析和技术调研，把图形的直观性、及时性、有效性有机融合确定“示功图图像+其他时序数据+CNN+DBN”数形结合智能诊断方案，提高油井生产动态智能诊断符合率。
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公开(公告)号：CN118838630A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202310445965.0
申请日：2023-04-24
申请人： 中国石油化工股份有限公司 , 中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司
摘要： 本发明属于微服务数据维护技术领域，尤其涉及一种云原生环境下的微服务多版本管理方法。上述管理方法在原有微服务版本可用的情况下，可同时部署新版本应用，从而形成多版本服务器来测试新版本的性能和表现，最终保障了整体系统的稳定性。该云原生环境下的微服务多版本管理方法至少包括有如下步骤特征：步骤S1：部署各个阶段所需工件；步骤S2：从负载均衡列表中移除测试服务器；步骤S3：升级微服务应用，并对升级后的微服务应用进行自动化测试；步骤S4：将新增的服务器重新添加到负载均衡列表中，并进行连通性与健康检查；步骤S5：在检查测试均成功时，升级剩余其他服务器的微服务应用。
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公开(公告)号：CN117166995A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202210544869.7
申请日：2022-05-19
申请人： 中国石油化工股份有限公司 , 中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司
摘要： 本发明涉及一种油藏井筒一体化诊断样本集制备方法，具体步骤如下：a、收集油藏井筒动静态数据、进行生产数据一体化关联融合处理；b、对融合生产数据进行多维度多频度融合处理；c、建立一体化生产数据样本集，对样本集进行标记。本发明基于数据融合技术和故障诊断技术领域，构建一种油藏井筒一体化诊断样本集制备方法，旨在解决油藏地质及开发数据相比井筒数据样本量少、物理机理复杂程度高导致理论驱动建模常难达到精度要求，无法有效构建标准化样本集的问题。
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公开(公告)号：CN116361273A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202111608711.3
申请日：2021-12-27
申请人： 中国石油化工股份有限公司 , 中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司
IPC分类号： G06F16/215 , G06F16/22 , G06F16/25 , G06F16/26
摘要： 本发明属于油田企业数据汇聚处理技术领域，尤其涉及一种油田业务大数据的汇聚方法。该油田业务大数据的汇聚方法通过将实时运算过程从oracle数据库中剥离出来，并转移到分布式计算环境中的技术手段，充分释放oracle的计算压力，提高数据库的读写效率，解决了oracle数据库计算压力过大的问题，同时也解决了数据库离线保存的难题。一种油田业务大数据的汇聚方法，该油田业务大数据的汇聚方法包括有收集窗口周期内的油田业务所涉及的各类实时数据、基于设备来源对各类实时数据进行通道分离、清洗抽取、流式计算以及大数据汇聚的步骤。
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公开(公告)号：CN117668714A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202211004134.1
申请日：2022-08-22
IPC分类号： G06F18/2433 , G06F18/23 , G06Q50/02
摘要： 本发明属于油井开采动态监测技术领域，尤其涉及一种基于层次规则提取的泵漏失异常工况诊断方法。通过对原始泵漏失异常工况实时数据进行基于K均值聚类的实时数据参数特征的等级划分，采用挖掘关联规则的频繁项集算法提取关联频繁特征项，根据关联频繁特征项的等级边界值获取异常工况边界阈值，实现了对泵漏失异常工况关联规则的提取，最终实现了对泵漏失异常工况的预警，能够有效的提高泵漏失异常工况诊断效率。该基于层次规则提取的泵漏失异常工况诊断方法包括有：步骤A：采用K均值聚类算法，划分特征等级；步骤B：采用改进频繁项集算法，提取频繁特征项等级；步骤C：提取泵漏失异常工况诊断规则。
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